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在AI時代，掌握如何與人工智能有效溝通變得至關重要。本文將深入探討如何編寫高質量的Prompt（提示詞），這是與生成式AI交互的關鍵。通過具體案例，文章展示了Prompt在文生圖和文生視頻中的重要性，并提供了實用的寫作技巧。

想象一下，對英語沒有那么熟練的你正在和一位外國朋友用ChatBot進行翻譯交談。如果你給出的指令是“幫我翻譯”，翻譯可能會很生硬。但如果你說“請用地道的英語幫我翻譯，語氣要自然友好”，翻譯的質量就會好很多。這里，你對翻譯軟件的具體要求，就是一個簡單的Prompt（提示詞）。

Prompt就像是我們與AI溝通的說明書。就如同我們和人類溝通時，說話的方式會影響對方的回應 —— “幫我倒杯水”和”請問能幫我倒杯溫水嗎？我有點不舒服”就會得到不同的反應。同樣，給大模型輸入不同的Prompt，也會得到天差地別的結果。

作為人類與生成式人工智能的橋梁，也是使用者唯一可以影響到輸出結果的方式，Prompt的重要性一直遠遠超過大多數人對其的重視程度。怎么寫好一個Prompt，也一直都是衡量一個人能否用好AI工具的重要評定標準，而在文生視頻成為AI創作者的工具之后更是如此。

譬如你想復刻詩仙李白的經典詩句“舉頭望明月，疑是地上霜”場景，如果只是把詩句輸入其中，那么你只能得到這樣的視頻：

emmmm，這樣的“舉頭望明月，低頭思故鄉”確實沒有錯，但卻絲毫沒有原先詩句中的情感因素。

而不止是文生視頻，在日常使用更多的大語言模型中，Prompt的優秀與否、合理與否，生成的結果可以說是天壤云泥之別。

那么，在大模型已經邁向應用的現在，該怎么寫一個符合自己需求的Prompt？又有哪些好玩的Prompt呢？

第一部分：文生圖生視頻，寫好Prompt事半功百倍

最需要寫Prompt有能力的，一定是文生圖與文生視頻了。

因為在日常同各類ChatBot聊天的過程中，哪怕你對Prompt并無任何了解，只是以最直覺的自然語言進行溝通，在多輪對話之后，你總能根據反饋來調節自己的要求。但文生圖/視頻卻不同，受制于生成算力成本與生成時間，一個簡單的鏡頭很難進行十幾次甚至幾十次的反復微調。

對于更多的普通使用者來說，他們往往會遇到一種情況，那就是明明自己腦中已經有了完美的構想，但只要一面對輸入框大腦就一陣空白，想了半天最后只能打出幾個字，“一只可愛的小狗”。

生成的結果雖然不錯，但我相信，如果你腦海中本來就有了假想圖，這些很難讓你滿意，

此時，學會怎么寫一個Prompt，就很重要了。

其中，對于文生圖而言，你在Prompt中給出的信息越詳細，生成的效果也就會越好。

不過，不同人描述同一張圖片有不同的方式，可能有些人會用簡單的十幾個字描述，也會有人拿出“長篇大論”，用幾百甚至幾千字“事無巨細”地將所有細節全都納入其中。

如果你想要把文生圖變成生產力工具的話，這都是不可取的。太過簡單的Prompt會給大模型過多的想象空間，距離你所希望的模樣自然就會有所偏差；而太過細節不僅會浪費大量時間，還會讓大模型不明白哪個才是你的主要訴求。

一般情況下，想要生成一張不錯的圖片，至少需要對“風格、主體、場景、畫面、細節”進行限制，只要抓住這些重點，就能保證不會出現嚴重的漂移，也能大大省下工作量。

就以上面“一只可愛的小狗”為例，若是我想生成一只小金毛在草地上的圖片，就可將Prompt進一步豐富，而生成的圖片也就完全不同了。

注：上圖為生成圖片，下圖為更新豐富后的Prompt

而文生視頻也同樣如此，其實可以看做是在文生圖的基礎上讓Prompt也“動起來”。

文生圖的Prompt可以用“風格、主體、場景、畫面、細節”來概括，而文生視頻的Prompt核心則是“光影、主體、主體運動、場景、場景變化、氛圍”，其實也就是把一幅畫的“風格”變成了一段視頻的風格——“光影”，“細節”變為了“氛圍”，核心思想沒有任何更改。

回到開頭的“舉頭望明月，低頭思故鄉”上來，如果Prompt像下面這么寫，就會有不錯的效果。

如果不會寫Prompt，那就交給大模型吧，幾乎所有大模型產品都有幫助用戶寫Prompt的智能體，只要你給出要求就能得到很好的Prompt了，如果還有什么不滿意的地方，也可以多輪對話進行修改。

第二部分：好Prompt，讓大模型突破天際，能直接打造出產品

相比于文生圖、文生視頻所需相對固定的Prompt，其實我們使用最頻繁的大語言模型在Prompt上的可塑性更強，只要能配上好的Prompt，大模型給出的上限會被無限拔高。

而其中發生在不久之前且十分有代表性的事件，就是用Prompt將Claude3.5“進化”成為了堪比滿血版本的o1。

具體來說，就是在去年11月的時候，一位17歲的少年用一條Prompt，就把o1的思維模式“復刻”進了Claude3.5中，讓其本來的思考變得更詳細、更擬人。截至目前，已經在Github上拿下了13.9k的星標。

而這個名為“Thinking Claude”的Prompt，把人類“接收到問題之后先詳細地分析信息，再思考所有可能解決方式，然后嘗試每一種解決方式并進行驗證，最后給出詳細解答”的過程，邏輯清晰、詳盡全面并采用深度思考的方式寫成了一條Prompt，只要輸入Claude 3.5中，其就能秒變性能強大無數倍的“新模型”。

以“幫我規劃一下先去廣東后去廣西，為期10天的旅行吧”為例，在沒有加入Prompt的時候，其并未考慮分配時長和旅行的具體情況，只是粗暴地55分配給兩省，接著把10天的旅行時間平均分到了10個市區的不同旅游景點，而且在景點的設計上也更像是把著名景點做出了羅列。

但在加入Thinking Claude后，回答會分為思考部分與正式回答部分，思考部分展現了它有對時間分配、地理位置、季節/天氣因素、特色景點和體驗進行綜合考慮，最后給出了包括行程安排、交通建議和特別提醒的以下回答。

圖1為思考鏈，圖2為生成回答

而除了可以全方位增強大模型的能力與回答質量外，還可以用一個Prompt把大模型“捏”成你想要的模樣。

其中很有代表且比較好玩的案例，就是Prompt領域頂尖創作者李繼剛老師的漢語新解了。

顧名思義，漢語新解就是利用大模型的能力，在Prompt的規范與幫助之下，將一個漢語詞組給出更加適合當下環境的解答。

譬如“七上八下”，使用該Prompt后輸出的內容就對打工人和股民進行了“陰陽怪氣”：

“現代人的日常狀態：

早上七點上班，像上緊的發條。

晚上八點下班，像放完的氣球。

一天下來，心在天上飄，人在地下跑。

既不是七也不是八，

更像是個無限循環的∞符號。”

“像是股市里的散戶：

上漲時心跳七下，

下跌時肝顫八回。

最后發現，

慌得七葷八素的只有自己，

而莊家們正悠閑地喝著下午茶?！?/p>

而對于“百度”一詞，它也給出了更辛辣的諷刺：

“說是‘有問題就會百度’，

但總是在問題最關鍵處顯示：

‘啊哦，您要找的內容不存在哦~’

倒是廣告特別誠實，

永遠都在第一條等著你。”

這樣品質的漢語新解，已經完全可以當作是一個類似于已經“去世”的小雞詞典的產品了。而這，也是Prompt的強大之處。

而你想要將這樣的Prompt也裝入你的生活與工作中的話其實也并不難，同上面給文生圖與文生視頻一樣，只要你有想法，大段生成Prompt的工作都可以交給大模型去做，然后再根據輸出結果進行微調即可。

不過，雖然有大模型可以作為幫手，但人還是其中的靈魂，想要寫一個優秀Prompt既要有足夠過硬的工程素質能力，又得有對文本的敏銳表達。而這，也意味著未來優秀的大語言模型使用者一定是“文理兼修”的那個，那么，你有什么想要通過寫一個Prompt然后批量處理的工作嗎，快來試一下吧！